diff --git a/docs/zh/docs/index.md b/docs/zh/docs/index.md
index 897fd45fb..e8427c90b 100644
--- a/docs/zh/docs/index.md
+++ b/docs/zh/docs/index.md
@@ -2,7 +2,7 @@
- FastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production
+ FastAPI 框架，高性能，易于学习，高效编码，生产可用
@@ -27,7 +27,7 @@
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-FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的 web 框架，使用基于类型提示的 Python 3.6 及更高版本。
+FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的 web 框架，使用 Python 3.6+ 并基于标准的 Python 类型提示。
关键特性:
@@ -36,54 +36,60 @@ FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的 web 框
* **高效编码**：提高功能开发速度约 200％ 至 300％。*
* **更少 bug**：减少约 40％ 的人为（开发者）导致错误。*
* **智能**：极佳的编辑器支持。处处皆可自动补全，减少调试时间。
-* **简单**：设计的易于使用和学习，减少阅读文档时间。
-* **简短**：减少代码重复。通过不同的参数声明实现丰富功能。bug 更少。
-* **健壮**：生产可用级别的代码。以及自动生成的交互式文档。
-* **标准化**：基于 API 的相关开放标准并完全兼容：OpenAPI (以前被称为 Swagger) 和 JSON Schema。
+* **简单**：设计的易于使用和学习，阅读文档的时间更短。
+* **简短**：使代码重复最小化。通过不同的参数声明实现丰富功能。bug 更少。
+* **健壮**：生产可用级别的代码。还有自动生成的交互式文档。
+* **标准化**：基于（并完全兼容）API 的相关开放标准：OpenAPI (以前被称为 Swagger) 和 JSON Schema。
* 根据对某个构建线上应用的内部开发团队所进行的测试估算得出。
## 评价
-"*[...] 最近我一直在使用 **FastAPI**。[...] 实际上我正在计划将其用于我所在的微软团队的所有**机器学习服务**。其中一些服务正被集成进 **Windows** 核心产品和一些 **Office** 产品。*"
+「_[...] 最近我一直在使用 **FastAPI**。[...] 实际上我正在计划将其用于我所在的**微软**团队的所有**机器学习服务**。其中一些服务正被集成进核心 **Windows** 产品和一些 **Office** 产品。_」
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-"***FastAPI** 让我兴奋的欣喜若狂。它太棒了！*"
+「_我们选择了 **FastAPI** 来创建用于获取**预测结果**的 **REST** 服务。[用于 Ludwig]_」
-
+Piero Molino，Yaroslav Dudin 和 Sai Sumanth Miryala -
Uber (ref)Kevin Glisson，Marc Vilanova，Forest Monsen -
Netflix (ref)Piero Molino， Yaroslav Dudin 和 Sai Sumanth Miryala -
Uber (ref)
如果你正在开发一个在终端中运行的命令行应用而不是 web API，不妨试下 **Typer**。
-**Typer** 是 FastAPI 的小伙伴。它打算成为**命令行中的 FastAPI**。 ⌨️ 🚀
+**Typer** 是 FastAPI 的小同胞。它想要成为**命令行中的 FastAPI**。 ⌨️ 🚀
## 依赖
@@ -91,8 +97,8 @@ Python 3.6 及更高版本
FastAPI 站在以下巨人的肩膀之上：
-* Starlette负责 web 部分。
-* Pydantic负责数据部分。
+* Starlette 负责 web 部分。
+* Pydantic 负责数据部分。
## 安装
@@ -106,7 +112,7 @@ $ pip install fastapi
-你还需要一个 ASGI 服务器，生产环境可以使用 Uvicorn 或者 Hypercorn。
+你还会需要一个 ASGI 服务器，生产环境可以使用 Uvicorn 或者 Hypercorn。
@@ -143,7 +149,7 @@ def read_item(item_id: int, q: str = None):
或者使用 async def...
-如果你的代码里会出现 `async` / `await`，应使用 `async def`：
+如果你的代码里会出现 `async` / `await`，请使用 `async def`：
```Python hl_lines="7 12"
from fastapi import FastAPI
@@ -176,11 +182,11 @@ async def read_item(item_id: int, q: str = None):
```console
$ uvicorn main:app --reload
-INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
-INFO: Started reloader process [28720]
-INFO: Started server process [28722]
-INFO: Waiting for application startup.
-INFO: Application startup complete.
+INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
+INFO: Started reloader process [28720]
+INFO: Started server process [28722]
+INFO: Waiting for application startup.
+INFO: Application startup complete.
```
@@ -221,17 +227,17 @@ $ uvicorn main:app --reload
-### 备选 API 文档
+### 可选的 API 文档
访问 http://127.0.0.1:8000/redoc。
-你会看到另一个自动生成的文档（由 ReDoc）生成：
+你会看到另一个自动生成的文档（由 ReDoc 生成）：
-## 升级示例
+## 示例升级
-修改 `main.py` 文件来从 `PUT` 请求中接收请求体。
+现在修改 `main.py` 文件来从 `PUT` 请求中接收请求体。
我们借助 Pydantic 来使用标准的 Python 类型声明请求体。
@@ -265,7 +271,7 @@ def update_item(item_id: int, item: Item):
服务器将会自动重载（因为在上面的步骤中你向 `uvicorn` 命令添加了 `--reload` 选项）。
-### 升级交互式 API 文档
+### 交互式 API 文档升级
访问 http://127.0.0.1:8000/docs。
@@ -273,23 +279,23 @@ def update_item(item_id: int, item: Item):
-* 点击 "Try it out" 按钮，之后你可以填写参数并直接调用 API：
+* 点击「Try it out」按钮，之后你可以填写参数并直接调用 API：
-* 然后点击 "Execute" 按钮，用户界面将会和 API 进行通信，发送参数，获取结果并在屏幕上展示：
+* 然后点击「Execute」按钮，用户界面将会和 API 进行通信，发送参数，获取结果并在屏幕上展示：
-### 升级备选文档
+### 可选文档升级
访问 http://127.0.0.1:8000/redoc。
-* 备选文档同样会体现新加入的请求参数和请求体：
+* 可选文档同样会体现新加入的请求参数和请求体：
-### 回顾
+### 总结
总的来说，你就像声明函数的参数类型一样只声明了**一次**请求参数、请求体等的类型。
@@ -403,7 +409,6 @@ item: Item
## 性能
-
独立机构 TechEmpower 所作的基准测试结果显示，基于 Uvicorn 运行的 **FastAPI** 程序是 最快的 Python web 框架之一，仅次于 Starlette 和 Uvicorn 本身（FastAPI 内部使用了它们）。(*)
想了解更多，请查阅 基准测试 章节。
@@ -412,7 +417,7 @@ item: Item
用于 Pydantic：
-* ujson - 更快的 JSON "解析"。
+* ujson - 更快的 JSON 「解析」。
* email_validator - 用于 email 校验。
用于 Starlette：
@@ -420,15 +425,15 @@ item: Item
* requests - 使用 `TestClient` 时安装。
* aiofiles - 使用 `FileResponse` 或 `StaticFiles` 时安装。
* jinja2 - 使用默认模板配置时安装。
-* python-multipart - 需要通过 `request.form()` 对表单进行"解析"时安装。
-* itsdangerous - 提供 `SessionMiddleware` 支持。
+* python-multipart - 需要通过 `request.form()` 对表单进行「解析」时安装。
+* itsdangerous - 需要 `SessionMiddleware` 支持时安装。
* pyyaml - 使用 Starlette 提供的 `SchemaGenerator` 时安装（有 FastAPI 你可能并不需要它）。
* graphene - 需要 `GraphQLApp` 支持时安装。
* ujson - 使用 `UJSONResponse` 时安装。
用于 FastAPI / Starlette：
-* uvicorn - 用于加载和服务你的应用程序的服务器。
+* uvicorn - 用于加载和运行你的应用程序的服务器。
* orjson - 使用 `ORJSONResponse` 时安装。
你可以通过 `pip install fastapi[all]` 命令来安装以上所有依赖。